package com.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object RDD_Operator_Transform11 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //TODO 算子-repartition
    val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6),2)


    // coalesce算子可以扩大分区的，但是如果不进行shuffle操作，是没有意义，不起作用
    // 所以如果想要实现扩大分区的1效果，需要使用shuffle操作
    // spark提供了一个简化的操作
    // 缩减分区: coalesce 如果想要数据均衡，可以采用shuffle
    // 扩大分区: repartition 底层代码调用的就是coalesce，而且肯定采用shuffle
    //val newRDD = rdd.coalesce(3, true)
    val newRDD = rdd.repartition(3)

    newRDD.saveAsTextFile("output")


    sc.stop()
  }
}
